urovestВестник урологииUrology Herald2308-6424Rostov State Medical University10.21886/2308-6424-2017-5-4-22-28urovest-175Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИORIGINAL ARTICLES«УРАТ-ИНДЕКС» – НОВОЕ СЛОВО В ОПРЕДЕЛЕНИИ УРАТНОГО СОСТАВА КАМНЯ«URAT-INDEX» – NON-INVASIVE TOOL FOR PREDICTION OF URIC ACID CONTAINING STONEShttps://orcid.org/0000-0002-6255-0193ГаджиевН. К.GadzhievN. K.

кандидат медицинских наук, руководитель отделения дистанционной литотрипсии и эндовидеохирургии НИЦ урологии,

Санкт-Петербург

Candidate of Medical Sciences, Head of the Department of SWL and Endovideosurgery. Research Center of Urology,

Saint-Petersburg

https://orcid.org/0000-0001-9419-9580ИзиевМ. М.IzievM. M.

аспирант кафедры урологии,

Санкт-Петербург

postgraduate student of the Department of Urology,

Saint-Petersburg

izievm@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7592-8167ГореловД. С.GorelovD. S.

врач уролог отделения дистанционной литотрип- сии и эндовидеохирургии НИЦ Урологии,

Санкт-Петербург

a urologist of the Department of SWL and Endovideosurgery of the Research Center of Urology,

Saint-Petersburg

dsgorelov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1583-6121АкопянГ. Н.AkopyanG. S.

доктор медицинских наук, доцент кафедры урологии,

Москва

MD, associate professor of the Department of Urology,

Moscow

docgagik@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7609-6024АрсеньевА. А.ArsenyevA. N.

кандидат медицинских наук, доцент кафедры го- спитальной хирургии с курсом урологии,

Тверь

Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of Hospital Surgery with a course of urology,

Tver

s.tver@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8407-0601РубинП. М.RubinP. M.

кандидат медицинских наук, ассистент кафедры госпитальной хирургии с курсом урологии,

Тверь

Candidate of Medical Sciences, Assistant of the Department of Hospital Surgery with a course of urology,

Tver

rubinmed@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8841-6286ЧисловА. С.ChislovA. S.

клинический ординатор кафедры госпитальной хирургии с курсом урологии,

Тверь

clinical resident of the Department of Hospital Surgery with a course of urology,

Tver

chislovas7766@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-3460-3427ПетровС. Б.PetrovS. B.

доктор медицинских наук, профессор, заведующий отделением урологии,

Санкт-Петербург

Doctor of Medical Sciences, Professor, Head of the Department of Urology,

Saint-Petersburg

petrov-uro@yandex.ruФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» МЗ РФРоссияAcademician I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical UniversityRussian FederationФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» МЗ РФРоссияThe First Moscow State Medical University. I. M. SechenovRussian FederationФГБОУ ВО «Тверской государственный медицинский университет» МЗ РФРоссияTver State Medical UniversityRussian FederationФГБУ «Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины им. А. М. Никифорова» МЧС РоссииРоссияThe Nikiforov Russian Center of Emergency and Radiation MedicineRussian Federation201729122017542228Copyright © Гаджиев Н.К., Изиев М.М., Горелов Д.С., Акопян Г.Н., Арсеньев А.А., Рубин П.М., Числов А.С., Петров С.Б., 20182018Гаджиев Н.К., Изиев М.М., Горелов Д.С., Акопян Г.Н., Арсеньев А.А., Рубин П.М., Числов А.С., Петров С.Б.Gadzhiev N.K., Iziev M.M., Gorelov D.S., Akopyan G.S., Arsenyev A.N., Rubin P.M., Chislov A.S., Petrov S.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.urovest.ru/jour/article/view/175Введение

Введение. Сегодня растворение уратных камней, согласно клиническим рекомендациям, является основным методом их лечения. Помимо достаточно дорогой двухэнергетической компьютерной томографии (КТ), других методов неинвазивного определения состава камня не существует.

Цель исследования

Цель исследования. Создать инструмент прогнозирования уратного нефролитиаза, тем самым улучшить отбор пациентов, подходящих для литолитической терапии.

Материалы и методы

Материалы и методы. Ретроспективно проанализированы результаты обследования 189 пациентов с мочекаменной болезнью. Первую группу составили 59 пациентов с уратными камнями, вторую – 130 пациентов с камнями иного состава. Сравнивали следующие параметры: клинические характеристики, результаты 24-часового анализа мочи, данные КТ.

Результаты

Результаты. Из изученных параметров наивысшую статистическую значимость в определении состава камня имели: масса тела, индекс массы тела, рН мочи и плотность камня полученная по данным КТ (p<0.01). Произведение рН мочи и плотности камня, названное «Урат-индексом», имело небольшую площадь под кривой (AUC 0.96), что позволило с более высокой точностью диагностировать уратный нефролитиаз.

Заключение

Заключение. Предложенный показатель «Урат-Индекс» прост в получении, является эффективным инструментом прогнозирования уратного состава камня и способствует лучшему отбору пациентов для литолитической терапии.

Background

Background. Nowadays dissolution of uric acid kidney stones is the first line treatment according to existing clinical guidelines. Besides dual-energy CT, which is costly, there is no non-invasive tool to predict uric acid stone composition.

Aim

Aim. To develop a new tool for uric acid stones prediction which will improve patient selection for oral stone dissolution therapy.

Materials and methods

Materials and methods. We retrospectively analyzed treatment results of 189 patients which were distributed to two groups: with pure uric acid stones - 59 patients and with other composition - 130 patients. Demographic data, results of 24 hour urine analysis and CT scans were analyzed.

Results

Results. Among above mentioned parameters the following had the highest significance: body mass, body mass index, urine pH and stone density in Hounsfield Units (p<0.01). Product of multiplication of urine pH and CT-stone density called «Urate index» yielded highest AUC (0.96) which permitted with high accuracy diagnose uric acid stones.

Conclusion

Conclusion. «Urate-index» is simple to obtain and has high predictive value which might help choosing target population for kidney stone dissolution.

мочекаменная болезньуратный нефролитиазмочекислый нефролитиазурат-индексhurolithiasisurate nephrolithiasisuric acid nephrolithiasisurate-indexReferencesKnoll T. Epidemiology, Pathogenesis, and Pathophysiology of Urolithiasis. Eur Urol Suppl. 2010;9:802-806.Knoll T. Epidemiology, Pathogenesis, and Pathophysiology of Urolithiasis. Eur Urol Suppl. 2010;9:802-806.Голованов С.А., Сивков А.В., Анохин Н.В., Дрожжева В.В. Тенденции распространенности метаболических типов мочекаменной болезни в Московском регионе. Сравнительный анализ за период с 2010 по 2013 гг. Экспериментальная и клиническая урология. 2014;(4):54-57.Golovanov SA, Sivkov AV, Anokhin NV, Drozhzheva VV Trends in the prevalence of metabolic types of urolithiasis in the Moscow region. Comparative analysis for the period from 2010 to 2013. Experimental and Clinical Urology. 2014;(4):54-57. (in Russ.).Torricelli FC, De S, Liu X, Calle J, Gebreselassie S, Monga M. Can 24-Hour Urine Stone Risk Profi les Predict Urinary Stone Composition? Journal of Endourology, 2014;8(6): 35–738. doi: 10.1089/end.2013.0769Torricelli FC, De S, Liu X, Calle J, Gebreselassie S, Monga M. Can 24-Hour Urine Stone Risk Profiles Predict Urinary Stone Composion? Journal of Endourology, 2014;8(6): 35–738. doi: 10.1089/end.2013.0769Torricelli FC, Brown R, Berto FCG, Tarplin S, Srougi M, Mazzucchi E, Monga M. Nomogram to predict uric acid kidney stones based on patient’s age, BMI and 24-hour urine profl es: A multicentre validation. Can. Urol. Assoc. J. 2015;9(3-4):E178-82. doi: 10.5489/cuaj.2682Torricelli FC, Brown R, Berto FCG, Tarplin S, Srougi M, Mazzucchi E, Monga M. Nomogram to predict uric acid kidney stones based on paent’s age, BMI and 24-hour urine profles: A multicentre validation. Can. Urol. Assoc. J. 2015;9(3-4):E178-82. doi: 10.5489/cuaj.2682Reichard C, Gill BC, Sarkissian C, De S, Monga M. 100% uric acid stone formers: what makes them different? Urology. 2015;85(2):296-8. doi: 10.1016/j.urology.2014.10.029Reichard C, Gill BC, Sarkissian C, De S, Monga M. 100% uric acid stone formers: what makes them diff erent? Urology. 2015;85(2):296-8. doi: 10.1016/j.urology.2014.10.029Аляев Ю.Г., Руденко В.И. Современные аспекты медикаментозного лечения пациентов с мочекаменной болезнью. Эффективная фармакотерапия. Урология и Нефрология. 2016;5(41):10-15.Alyaev YuG, Rudenko VI. Modern aspects of drug treatment of patients with urolithiasis. Effective pharmacotherapy. Urology and nephrology. 2016;5(41):10-15. (in Russ.).Мартов А.Г., Мазуренко Д.А., Климкова М.М., Синицын В.Е., Нерсисян Л.А., Гаджиев Н.К. Двухэнергетическая компьютерная томография в диагностике мочекаменной болезни: новый метод определения химического состава мочевых камней. Урология. 2017;(3):98-103. doi: 10.18565/urol.2017.2.98-103Martov AG, Mazurenko DA, Klimkova MM, Sinitsyn VE, Nersisyan LA, Gadzhiev NK. Two-energy computed tomography in the diagnosis of urolithiasis: a new method for determining the chemical composition of urinary stones. Urology. 2017;(3):98-103. (in Russ.). doi: 10.18565/urol.2017.2.98-103Хромов-Борисов Н.Н. Бейзовский анализ качества диагностических тестов. Превентивная медицина сегодня. 2006;(1):1-7.Khromov-Borisov NN. Beyzovsky Analysis of the Quality of Diagnostic Tests. Preventive Medicine Today. 2006;(1):1-7. (in Russ.).Xia J, Wishart DS. Using MetaboAnalyst 3.0 for Comprehensive Metabolomics Data Analysis. Curr Protoc Bioinformatics. 2016;55:14.10.1-14.10.91. doi: 10.1002/ cpbi.11Xia J, Wishart DS. Using MetaboAnalyst 3.0 for Comprehensive Metabolomics Data Analysis. Curr Protoc Bioinformatics. 2016;55:14.10.1-14.10.91. doi: 10.1002/ cpbi.11

The authors declare that there are no conflicts of interest present.